Show: 25 50 75 100 Results

Search results: 11 out of 11

تحسين اداء نموذج YOLO لاكتشاف كسور العظام الصغيرة باستخدام تعزيز البيانات استنادا الى البلاط المنتقى == Improving YOLO Model Performance for Small Bone Fracture Detection Using Data Augmentation Based on Selective Tile

Author name: منتظر جبار عيسى حسن
Supervisor name: اسراء هادي علي
General topic: Computer Science
Specific topic: Artificial Intelligence
Degree: Master
Language: English
University location: Babylon
Key words:
  • object detection
  • deep learning
  • x
  • ray
  • contrast enhancement
  • YOLO model
  • bone fracture
  • data augmentation
  • interpolation
Abstract: الكشف عن الاجسام الصغيرة يعد مهمة حاسمة ومعقدة في مجال الرؤية الحاسوبية، لا سيما في المجال الطبي حيث يعد الكشف المبكر والدقيق عن كسور العظام امرا ضروريا لضمان العلاج المناسب. ان الفشل في اكتشاف هذه الكسور قد يؤدي الى عواقب خطيرة على المرضى. وتمثل الكسور العظمية الصغيرة تحديا خاصا نظرا لصغر حجمها، واشكالها غير المنتظمة، وانخفاض تباين صور الاشعة السينية. وعلى الرغم من ان نماذج التعلم العميق توفر حلولا واعدة، الا انها غالبا ما تواجه صعوبة في اكتشاف الاجسام الصغيرة بسبب فقدان التفاصيل الدقيقة خلال عمليات المعالجة للصور. تهدف هذه الرسالة الى تحسين اداء نماذج التعلم العميق، وتحديدا دقتها في تحديد الكسور العظمية الصغيرة، من خلال اثراء بيانات التدريب باستخدام تقنية زيادة بيانات موجهة، صممت خصيصا لتحسين تمثيل هذه الكسور الصغيرة، مما يجعلها اكثر وضوحا وقابلية للاكتشاف. تتكون المنهجية المقترحة من عدة مراحل. في المرحلة الاولى، يتم تطبيق تقنية "تحسين تباين الهيستوغرام المحدود التكيفي (CLAHE) "بهدف تعزيز التباين وتحسين وضوح الكسور الدقيقة. اما في المرحلة الثانية، فيتم ضبط نموذج YOLOv8m على مجموعة البيانات المعالجة مسبقا لتهيئته لمهمة اكتشاف كسور العظام. وتقدم المرحلة الثالثة تقنية جديدة لزيادة البيانات تعرف باسم "البلاط الانتقائي للاجسام الصغيرة (SSOT) "، والتي تعمل على اكتشاف الكسور باستخدام النموذج المدرب، ثم تحديد مناطق الكسور الصغيرة، واقتطاع بلاطات حول تلك المناطق، وتكبير هذه البلاطات باستخدام تقنية استيفاء Lanczos، واخيرا دمجها مع صور التدريب الاصلية بهدف اثراء مجموعة البيانات. وفي المرحلة الرابعة، يتم استخدام مجموعة البيانات المثرية لاعادة تدريب نموذج YOLOv8m، مما يعزز قدرته على اكتشاف الكسور الصغيرة بشكل اكبر. تم اجراء تقييمات تجريبية باستخدام مجموعة بيانات FracAtlas للتحقق من فعالية المنهجية المقترحة. وقد اظهرت النتائج تحسنا ملحوظا في اداء النموذج، وخصوصا في مقياس الاستدعاء (Recall)، مما يؤكد زيادة حساسيته تجاه الكسور الصغيرة. وحقق النموذج دقة (Precision) بلغت 0.688، واستدعاء (Recall) بلغ 0.589، ومتوسط دقة (mAP@0.5) بلغ 0.601 على مجموعة اختبار مستقلة، متفوقا بذلك على الدراسات السابقة.
Summary:
References:

تصنيف انواع الاصوات بالاعتماد على DCT والتعلم العميق == Classification of Sound Types Based on DCT and Deep Learning

Author name: هيثم محمد عباس شاكر
Supervisor name: توفيق عبد الخالق عباس الاسدي
General topic: Computer Science
Specific topic: Artificial Intelligence
Degree: Master
Language: English
University location: Babylon
Key words:
  • Gray Images
  • DCT
  • Deep Learning
  • Motor Faults
  • Poultry stress
  • Animals Sound
  • Sound Analysis
  • CNN
Abstract: يلعب تحليل الصوت دورا رئيسيا في العديد من التخصصات، على سبيل المثال، في المجال الصناعي، يمكن لمشغلي الالات ذوي الخبرة سماع واكتشاف العديد من اعطال الماطورات الدوارة. ومع ذلك، نظرا لبيئات الضوضاء المعقدة في المصانع، قد يكون من الصعب اكتشاف هذه الاعطال. يعد تحديد اعطال الماطورات الدوارة امرا بالغ الاهمية لتقليل تكاليف الاصلاح، ومنع التوقف غير المتوقع للالات، وضمان الانتاج دون انقطاع. وبالمثل، في المجال البيطري، يعتمد مربي الماشية على تحليل الصوت لمراقبة صحة الحيوانات واكتشاف العلامات المبكرة للامراض. ومع ذلك، فان الضوضاء المحيطة في المزارع تعقد المراقبة الصحية الدقيقة القائمة على الصوت. ظهرت تقنيات التعلم العميق (DL)، وخاصة نماذج تصنيف الصوت، كحل اساسي لتشخيص الاعطال وتحليل اصوات الحيوانات. تقترح هذه الاطروحة طريقة للكشف عن الصوت وتصنيفه باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN) وYOLO v8m، والاستفادة من تحويل الصوت الى صورة لتحسين المعالجة. اولا، في مرحلة المعالجة المسبقة، يحول الصوت الملتقط من المصدر (الة او حيوان) الى قيم رقمية احادية البعد (1D) في نطاق الوقت. بعد ذلك، يطبق تحويل جيب التمام المنفصل (DCT) لاستخراج انماط الميزات وتقليل الضوضاء بفعالية. تطبع مصفوفة المعاملات احادية البعد الناتجة ضمن النطاق (0-255)، ثم تقسم الى اجزاء متساوية وتخزن في مصفوفة ثنائية الابعاد (2D) لتوليد صور رمادية. ثانيا، في مرحلة تصنيف الصوت، تعد هذه الصور الرمادية مدخلات لشبكة CNN وYOLO v8m لاجراء تصنيف متعدد في اطار تعلم مشرف. اظهرت النتائج سرعة تدريب عالية، محققة دقة تصنيف عالية بنسبة 100% لشبكة CNN في تحديد اعطال الماطور، و97.1% لشبكة YOLO v8m في التعرف على اصوات الحيوانات، و97.6% لشبكة CNN في تصنيف اصوات الدواجن. علاوة على ذلك، يشخص النموذج الاصوات بفعالية في ظل ظروف ضوضاء مختلفة متعلقة بتسجيل الصوت. وفي نهاية المطاف، فان النتائج التي توصلت اليها هذه الاطروحة قد تؤثر على ابحاث تحليل الصوت من خلال تمهيد الطريق امام التقنيات والاساليب المبتكرة، وتعزيز تحليل وتفسير الصوت عبر مختلف التخصصات.
Full text:

كشف وتصنيف الحيوانات الفقرية في الصور باستخدام CNN and SSD MobileNet == DETECTION AND CLASSIFICATION OF VERTEBRATE ANIMALS IN IMAGE BASED ON CNN AND SSD MOBILENET

Author name: الهام محمد ثابت عبد الامير كاظم
Supervisor name: نضال خضير العبادي
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
Language: English
University location: Babylon
First pages:

كشف الاخفاء بالصورة بالاعتماد على التحليل المترابط == DETECTION OF STEGO IMAGE BASED ON CORRELATED ANALYSIS

Author name: ناطق مطشر عبدعلي حسين
Supervisor name: زاهر محسن حسين
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
Language: English
University location: Babylon
First pages:

طريقه عنقدة جديدة لتحسين نشر البيانات في بالاعتماد على معادلة ماركوف == A NEW CLUSTERING APPROACH FOR IMPROVING DATA DISSEMINATION IN VANET BASED ON MARKOV PROCESS

Author name: سرى جاسم محمد عبد الامير
Supervisor name: سعد طالب حسون الجبوري
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
Language: English
University location: Babylon
First pages:

كشف انتهاك اتفاقيه مستوى الخدمة في مجال عمليات العمل من خلال تعليم نظام التصنيف == A Learning Classifier System for Detection of Service-Level Agreement Violations in Business Process

Author name: حوراء عبد الامير صبح محمد
Supervisor name: احمد خلفه عبيد حمزة
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Master
Language: English
University location: Babylon
First pages:

كشف العقد المؤثرة في شبكات التواصل الاجتماعي باستخدام نظرية المخططات == Influential Nodes Detection of Social Networks Using Graph Theory

Author name: حسين لؤي حسن محمد
Supervisor name: صلاح عبد الهادي كاظم البيرماني
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
Language: English
University location: Babylon
First pages:

تحليل البيانات وادارة ذكاء الاعمال باستخدام التعلم العميق المطور == Data Analysis and Management of Business Intelligence Using Developed Deep Learning

Author name: امير الحق عادل صاحب علي
Supervisor name: ايمان صالح صكبان الشمري
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Doctorate
Language: English
University location: Babylon
First pages:

تحسين التنبؤ باداء المتعلمين في بيئة التعليم الافتراضية باستخدام طريقة اختيار الخصائص التسلسلية المعدلة == Enhancing the Prediction of Learners’ Performance on Virtual Learning Environment Using a Modified Sequential Feature Selection Method

Author name: ميامي عبد العزيز غثوان
Supervisor name: احمد حبيب العزاوي
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Master
Language: English
University location: Babylon
First pages:

تحسين جمل الاستعلام استنادا الى التعليقات ذات الصلة والتشابه الدلالي == Enhancing Query Sentences Based on Relevance Feedback and Semantic Similarity

Author name: هديل موفق عواد
Supervisor name: وفاء محمد سعيد
General topic: Computer Science
Specific topic: Software
Degree: Master
Language: English
University location: Babylon
First pages:

نظام مراقبة فيديو ذكي لاكتشاف المخالفة المرورية على اساس القواعد التي يحددها المستخدم في شبكة كاميرات متعددة == Intelligent Video Surveillance System for Traffic Violation Detection based on User Defined Rules in Multi-Camera Network

Author name: حسن ثابت رشيد هادي
Supervisor name: اسراء هادي علي
General topic: Computer Science
Specific topic: Information Technology
Degree: Doctorate
Language: English
University location: Babylon
First pages: